P8级别的顶级“并发编程”宝典，细节爆炸_p8级数据处理

前言

京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。

我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询，MySQL支持得不够友好，所以订单中心系统使用了Elasticsearch来承载订单查询的主要压力。

Elasticsearch作为一款功能强大的分布式搜索引擎，支持近实时的存储、搜索数据，在京东到家订单系统中发挥着巨大作用，目前订单中心ES集群存储数据量达到10亿个文档，日均查询量达到5亿。

随着京东到家近几年业务的快速发展，订单中心ES架设方案也不断演进，发展至今ES集群架设是一套实时互备方案，很好地保障了ES集群读写的稳定性，下面就给大家介绍一下这个历程以及过程中遇到的一些坑。

大数据、算法项目在任何大厂无论是面试还是工作运用都是非常广泛的，我们精选了50个百度、腾讯、阿里等大厂的大数据、算法落地经验甩给大家，千万不要做收藏党哦，空闲时间记得随时看看！

如果你没有大厂项目经验，对大厂算法、大数据的项目运用不了解建议你看看！

算法

大数据

基于知识图谱的语义理解技术及应用-百度

知识图谱在人工智能应用中的重要价值日益突显。百度构建了超大规模的通用知识图谱，并在搜索、 推荐、智能交互等多项产品中广泛应用。同时,随着文本、语音、视觉等智能技术的不断深入,知识图谱在复杂知识表示、多模语义理解技术与应用等方面都面临新的挑战与机遇。本文将介绍百度基于知识图谱，从文本到多模态内容的理解技术及应用的最新进展。

腾讯信息流内容理解技术实践

目前信息流推荐中使用的内容理解技术,主要有两部分构成：

1.门户时代和搜索时代遗留的技术积累:分类、关键词以及知识图谱相关技术;

2.深度学习带来的技术福利: embedding.但是分类对于兴趣点刻画太粗，实体又容易引起推荐多样性问题,而embedding技术又面临难以解释的问题。

这次主要介绍在信息流推荐中,腾讯是如何做内容理解克服上述问题的。

主要包括：项目背景、兴趣图谱、内容理解、线上效果。

阿里妈妈：电商预估模型的发展与挑战

内容提纲：

1. 1.电商数据个性化预估的特性
2. 2.阿里妈妈模型迭代路径
3. 3.Where to Go

优酷DSP广告投放系统架构实践

随着RTB网络在线展现广告交易模式的兴起，各大公司都纷纷搭建自己的DSP ( Demand-Side Platform)广告投放系统进行获客。优酷在近几年也搭建DSP系统，并且在持续迭代。在这一过程中 ，经历哪些技术探索?趟过哪些坑？有怎样的技术方案沉淀?下面我将从技术视角分享出来，希望对大家有启发。

京东电商推荐系统实践

京东电商推荐系统实践方面的经验

• 1.排序模块
• 2.实时更新
• 3.召回和首轮排序
• 4.实验平台

从算法到应用：滴滴端到端语音AI技术实践

随着AI科技的发展,智能语音交互技术正在被国内外巨头公司逐步落地和规模化应用。滴滴出行作为移动出行领域的一家领先的移动互联网企业，也正积极布局和利用智能语音交互相关技术，如语音识别、语音对话理解、语音合成等,以便更好的为司机和乘客提供高质量服务，具体地，包含有司机智能助手和滴滴智能客服系统等应用产品。

美团对话理解技术及实践

智能客服是一种使用自然语言与用户交互的人工智能系统，通过分析用户意图,以人性化的方式与用户沟通，向用户提供客户服务。

本议题首先介绍美团智能客服的对话交互框架，然后就我们在其中意图挖掘、意图理解、情绪识别、对话管理等核心模块中用到的机器学习算法进行详细的介绍。

网易新闻推荐：深度学习排序系统及模型

携程金融大数据风控算法实践

微博基于Flink 的机器学习实践

微博作为国内比较主流的社交媒体平台，目前拥有2.22亿日活用户和5.16亿月活用户。如何为用户实时推荐优质内容,背后离不开微博的大规模机器学习平台。

YARN在字节跳动的优化与实践

阿里巴巴双十一千万级实时监控系统技术揭秘

从底层的机器监控到直面用户的应用，都离不开时序性的业务场景，而时序性的数据一般都由专业的时序数据库来存储分析，下面主要介绍TSDB覆盖的业务场景以及面临的挑战

蚂蚁数据分析平台的演进及数据分析方法的应用

主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的。

知其然不知其所以然，大厂常问面试技术如何复习？

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